Wataalamu katika sekta mbalimbali wanapokimbilia kutumia zana za kijasusi bandia, swali linalosumbua linatokana na uvumi na kuingia katika uwanja wa ushahidi uliopimwa: je, tunapoteza ujuzi ambao zana hizi zilikusudiwa kusaidia?
Ripoti iliyochapishwa katika Nature imegundua kuwa matokeo ya mapema yamepatikana - na hayatii moyo. Kuegemea kwa mifumo inayoendeshwa na AI kunaanza kuharibu uwezo wa madaktari, wahandisi wa programu, na wafanyikazi wengine wenye ujuzi, na kuibua maswali ya dharura juu ya jinsi ya kuhifadhi utaalamu wa binadamu katika enzi ya mitambo ya kiotomatiki. For more context on this story, see our ongoing AI trends.
Madaktari Wanafanya Vibaya Zaidi Bila AI
Moja ya mifano ya wazi zaidi inatoka kwa dawa. Utafiti wa madaktari wa Kipolandi waliobobea katika uchunguzi wa uchunguzi wa uchunguzi wa endoscope ulichunguza kile kinachotokea wakati madaktari wenye uzoefu wanapozoea msaidizi wa AI na kisha kupoteza ufikiaji wake.
Madaktari hao, ambao wote walikuwa wamefanya angalau colonoscopies 2,000 wakati wa kazi zao, walipewa mfumo wa AI ambao huchanganua picha za colonoscopy kwa wakati halisi na kuashiria aina ya kidonda cha matumbo kisicho na saratani kinachoitwa adenoma. Chombo kilipatikana kwa siku kadhaa lakini sio kwa zingine, na kuunda jaribio la asili.
Matokeo yalikuwa dhahiri. Katika kipindi cha miezi mitatu kabla ya kuanzishwa kwa chombo cha AI, wataalam walipata angalau adenoma moja wakati wa asilimia 28.4 ya colonoscopies. Baada ya chombo kuanzishwa, kiwango cha kugundua adenoma kwa colonoscopies kilichofanywa bila usaidizi wa AI kilishuka hadi asilimia 22.4.
Kwa maneno mengine, mara tu madaktari walipoanza kutegemea mfumo wa AI, utendaji wao wa uchunguzi ulipungua wakati haukupatikana. Matokeo yalichapishwa Oktoba iliyopita katika The Lancet Gastroenterology and Hepatology.
Waandishi wa utafiti huo walihitimisha kuwa kufichuliwa kila mara kwa zana kama hizo kunaweza kusababisha matabibu kuwa "chini ya motisha, umakini mdogo, na uwajibikaji mdogo wakati wa kufanya maamuzi ya utambuzi bila usaidizi wa AI."
Utafiti Unaonyesha Wasiwasi Umeenea
Hofu ya kupoteza ujuzi sio tu kwa masomo machache. Utafiti wa wafanyakazi wa afya wa Marekani uliochapishwa mapema mwezi Juni uligundua kuwa asilimia 70 ya wauguzi na asilimia 77 ya madaktari wana wasiwasi kuhusu kupoteza ujuzi wao kwa sababu ya kutegemea zaidi mifumo ya AI.
Wasiwasi huo unaonekana kuhalalishwa na data inayojitokeza. Kadiri wataalamu zaidi wanavyojumuisha AI katika utiririshaji wao wa kila siku, pengo kati ya kile wanachoweza kufanya na teknolojia na kile wanachoweza kufanya bila hiyo kinaweza kuongezeka.
Kevin Crowston, mwanasayansi wa habari katika Chuo Kikuu cha Syracuse, alitoa changamoto hiyo kwa uwazi: "Kufahamu tu kwamba jambo hili lipo kwa matumaini kunachochea tafakari ya kibinafsi kuhusu ujuzi ambao watu wanataka kudumisha na ambao wako tayari kutoa" kwa zana za AI.
Wahandisi wa Programu Huonyesha Miundo Sawa
Athari ya deskilling sio tu kwa dawa. Ili kuchunguza ikiwa ujuzi unapotea katika sayansi ya kompyuta, watafiti katika kampuni ya AI ya Anthropic walibuni jaribio lililodhibitiwa bila mpangilio lililohusisha wahandisi 52 wa programu.
Washiriki wote waliulizwa kufanya kazi ya msingi ya kuweka msimbo. Kila mhandisi angeweza kutafuta wavuti na kufikia maagizo ya jinsi ya kuikamilisha. Nusu pia walihamasishwa kutumia msaidizi wa AI. Utafiti huo, uliotolewa kama uchapishaji wa awali, uliundwa kutenganisha athari za usaidizi wa AI kwenye uwezo wa msingi wa kuweka misimbo.
Matokeo yanaongeza ushahidi unaoongezeka kwamba kupakia kazi ya kawaida ya utambuzi kwa AI kunaweza kudhoofisha uwezo wa kimsingi ambao wataalamu walibuni mara moja kupitia mazoezi ya mara kwa mara. Wakati AI inashughulikia unyanyuaji mzito, mtaalamu wa kibinadamu hupata fursa chache za kujenga na kudumisha ustadi.
Mechanics of Deskilling
Watafiti wanaelezea kupunguza ustadi kama mchakato wa polepole. Wakati chombo kinashughulikia kazi kwa uaminifu, ushirikiano wa mfanyakazi na ujuzi wa msingi hupungua. Baada ya muda, njia za neva na hukumu iliyoboreshwa kupitia miaka ya mazoezi huanza kufifia.
Katika dawa, hii inaweza kuwa hatari sana. Daktari ambaye hapo awali alitegemea uamuzi makini wa kuona ili kugundua tishu zinazotiliwa shaka anaweza, baada ya miezi kadhaa ya usaidizi wa AI, kutegemea maongozi ya mfumo. Ikiwa mfumo hautafaulu au haupatikani, utendakazi wa daktari bila kusaidiwa unaweza kutofikia kiwango ulichokifanya hapo awali.
Yuichi Mori, daktari-mtafiti katika Chuo Kikuu cha Oslo na mwandishi mwenza wa uchunguzi wa colonoscopy, anaonya kwamba watu wanaotumia zana za AI wanapaswa kufahamu wanahatarisha kupoteza baadhi ya ujuzi wao. "Hakuna suluhisho lililowekwa dhidi ya upunguzaji wa vifaa hivi sasa," alisema. "Inapaswa kuwa mada moto sana ya utafiti katika muongo ujao."
Kwa Nini Upimaji wa Kawaida Unakosa Tatizo
Sehemu ya ugumu katika kushughulikia deskilling ni kwamba haionekani hadi AI iondolewa. Vipimo vya utendakazi huonekana kuwa na nguvu wakati chombo kinatumika, hivyo kuficha mmomonyoko wa taratibu wa uwezo wa binadamu chini yake.
Hii inaunda kitanzi cha maoni. Wafanyikazi hufanya kazi vizuri na AI, kwa hivyo wanaitumia zaidi. Kadiri wanavyoitumia, ndivyo wanavyofanya mazoezi ya ustadi usiosaidiwa. Kufikia wakati kupungua kunadhihirika - wakati zana iko chini, imestaafu, au kubadilishwa - ujuzi unaweza kuwa tayari umepungua.
Jambo hilo pia linazua maswali kuhusu jinsi mashirika yanapaswa kuunda mafunzo na tathmini. Ikiwa uwezo wa kitaaluma unazidi kupimwa wakati usaidizi wa AI unaendelea, tathmini zinaweza kuzidi kile ambacho wafanyikazi wanaweza kufanya wao wenyewe.
Kuhifadhi Utaalamu wa Mwanadamu
Watafiti na wataalam wa mahali pa kazi sasa wanajadili jinsi ya kuhifadhi ujuzi muhimu wa binadamu katika enzi ya AI. Suluhu bado hazijawa wazi, lakini kanuni kadhaa zinajitokeza.
Kwanza, ufahamu ni muhimu. Kutambua tu kwamba uondoaji wa uwezo unaweza kutokea kunaweza kusababisha watu binafsi na mashirika kudumisha kwa makusudi mazoezi ambayo hayajasaidiwa. Pili, wataalamu wanaweza kuhitaji kufanya maamuzi kwa uangalifu kuhusu ujuzi wa kubaki mkali na wa kuwakabidhi wengine. Sio kila ustadi unaostahili kuhifadhiwa kwa nguvu kamili, lakini zingine - haswa zile zinazofungamana na usalama, utambuzi, na uamuzi muhimu - ziko wazi.
Tatu, mashirika yanaweza kuhitaji kuunda upya mtiririko wa kazi ili AI iongezeke badala ya kuchukua nafasi ya kazi kuu ya utambuzi. Badala ya kuruhusu chombo kifikirie, AI inaweza kuwekwa kama hundi ya uamuzi wa binadamu, ikihitaji mtaalamu kujibu kwanza kabla ya kushauriana na mfumo.
Changamoto Mahususi kwa Enzi ya AI
Ripoti ya Nature inaweka wazi kuwa uondoaji wa uwezo si jambo la dhahania tena. Ushahidi, wakati bado ni mapema, ni thabiti katika nyanja zote: wakati wanadamu wanakabidhi kazi ya utambuzi kwa AI, ujuzi wa msingi unaweza kudhoofika.
Kwa mamilioni ya wataalamu ambao sasa wanajumuisha AI katika utaratibu wao wa kila siku, vigingi ni vya kibinafsi na vya kijamii. Daktari wa upasuaji ambaye hupoteza mguso ili kugundua uvimbe, mhandisi ambaye husahau jinsi ya kutatua bila msaidizi, muuguzi ambaye utambuzi wake wa kimatibabu unafifia - hizi si hatari dhahania.
Kama Mori alivyobaini, hakuna suluhisho lililowekwa bado. Lakini hatua ya kwanza, watafiti wanakubali, ni kuchukua tishio hilo kwa uzito. Matokeo ya mapema yameingia, na ni onyo: zana zilizoundwa kutufanya bora zaidi zinaweza, zikitumiwa bila uangalifu, kutuacha na uwezo mdogo kuliko hapo awali.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
